dp = [[0 for i in range(len(s2)+1)] for j in range(len(s1)+1)] 和 dp = [[0] * (len(s2)+1)] * (len(s1)+1) 这两行python代码的效果是否一样?
时间: 2024-09-08 07:02:20 浏览: 32
这两行Python代码虽然都用于初始化二维列表(矩阵),但它们的执行结果是不同的。
第一行代码:
```python
dp = [[0 for i in range(len(s2)+1)] for j in range(len(s1)+1)]
```
这行代码创建了一个二维列表`dp`,其中`dp`的行数为`len(s1)+1`,列数为`len(s2)+1`。对于每一行,它通过列表推导式生成了一个新的列表,每个元素都初始化为0。因此,每个子列表(即每一行)都是独立的,它们之间不会相互影响。
第二行代码:
```python
dp = [[0] * (len(s2)+1)] * (len(s1)+1)
```
这行代码同样创建了一个二维列表`dp`,其中行数和列数与第一行代码相同。但是,这里的`[0] * (len(s2)+1)`只生成了一个列表,然后通过乘法操作`* (len(s1)+1)`复制了这个列表。这意味着所有的行都指向同一个列表对象,因此,对任何一个子列表的修改都会反映到所有行上。
总结一下,第一行代码创建了一个每个元素都是独立对象的二维列表,而第二行代码创建了一个二维列表,其中所有行共享同一个子列表对象。在实际应用中,如果需要一个独立的二维列表(比如用于动态规划算法的DP表),应该使用第一种方式。
相关问题
def lcs(s1, s2): m, n = len(s1), len(s2) dp = [[0] * (n+1) for _ in range(m+1)] for i in range(1, m+1): for j in range(1, n+1): if s1[i-1] == s2[j-1]: dp[i][j] = dp[i-1][j-1] + 1 else: dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i][j-1]) res = "" i, j = m, n while i > 0 and j > 0: if s1[i-1] == s2[j-1]: res = s1[i-1] + res i -= 1 j -= 1 elif dp[i-1][j] > dp[i][j-1]: i -= 1 else: j -= 1 return res, dp[m][n]运行不出来
这段代码如果运行不出来,很可能是因为缺少函数调用。你需要在代码的下面添加调用函数的语句,例如:
```python
s1 = "ABCD"
s2 = "EACB"
print(lcs(s1, s2)) # 输出:('AC', 2)
```
这里将两个字符串s1和s2作为参数传递给lcs函数,并将结果打印输出。你可以根据自己的需要修改这些参数。
计算通过增添、删除、替换三种操作后,从s1转变为s2所需要的操作次数
这个问题可以使用动态规划来解决。
我们可以定义一个二维数组dp,其中dp[i][j]表示将s1的前i个字符转换成s2的前j个字符所需的最少操作次数。
当i=0或j=0时,表示一个字符串为空。因此,dp[i][0]等于i(也就是将s1的前i个字符全部删除),dp[0][j]等于j(也就是将s2的前j个字符全部插入到s1中)。
当s1[i-1]等于s2[j-1]时,不需要进行任何操作,因此dp[i][j]等于dp[i-1][j-1]。
当s1[i-1]不等于s2[j-1]时,我们可以进行以下三种操作:
1. 增添:将s2[j-1]插入到s1中,此时dp[i][j]等于dp[i][j-1]+1。
2. 删除:将s1[i-1]删除,此时dp[i][j]等于dp[i-1][j]+1。
3. 替换:将s1[i-1]替换为s2[j-1],此时dp[i][j]等于dp[i-1][j-1]+1。
因此,可以得出状态转移方程:
dp[i][j] = min(dp[i-1][j]+1, dp[i][j-1]+1, dp[i-1][j-1]+(s1[i-1]!=s2[j-1]))
最终,dp[m][n]就是将s1转换为s2所需的最少操作数,其中m和n分别是s1和s2的长度。
以下是Python代码实现:
def minDistance(s1: str, s2: str) -> int:
m, n = len(s1), len(s2)
dp = [[0] * (n+1) for _ in range(m+1)]
for i in range(1, m+1):
dp[i][0] = i
for j in range(1, n+1):
dp[0][j] = j
for i in range(1, m+1):
for j in range(1, n+1):
dp[i][j] = min(dp[i-1][j]+1, dp[i][j-1]+1, dp[i-1][j-1]+(s1[i-1]!=s2[j-1]))
return dp[m][n]